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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
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Class 12 Artificial Intelligence - Part B Subject Specific Skills - Unit 3: Making Machines See (Computer Vision) Easy Quiz

Artificial Intelligence Part B Subject Specific Skills Unit 3: Making Machines See (Computer Vision) Easy Class 12 Level 10

Level 10 • 6/50 questions • 40 seconds per question.

Level readiness 6/50 Questions
Time Left 04:00 40 sec/question
RewardsCoins + XP
ModeClassic Quiz
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Question 1/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 3: Making Machines See (Computer Vision) Class 12 Level 10

कंप्यूटर दृष्टि में चित्र पूर्वप्रसंस्करण का उद्देश्य क्या है?

What is the purpose of image preprocessing in computer vision?

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Correct Answer

A. चित्रों को मॉडल के लिए उपयुक्त बनानाTo make images suitable for the model

Explanation

Simple Explanation

चित्र पूर्वप्रसंस्करण में आकार बदलना, शोर हटाना, प्रकाश या रंग को सामान्य करना और पिक्सेल मानों को व्यवस्थित करना जैसे कार्य शामिल हो सकते हैं। इसका उद्देश्य कच्चे चित्रों को मॉडल के लिए एकसमान और विश्लेषण योग्य बनाना है, जिससे पहचान या वर्गीकरण की सटीकता बेहतर हो सकती है। चित्र मिटाना, ध्वनि बनाना या पाठ का अनुवाद करना पूर्वप्रसंस्करण का सामान्य उद्देश्य नहीं है। परीक्षा-युक्ति: पूर्वप्रसंस्करण को मॉडल में दिए जाने से पहले चित्र की गुणवत्ता और एकरूपता सुधारने वाले चरणों के रूप में याद रखें। / Image preprocessing may include resizing, removing noise, normalizing lighting or color, and organizing pixel values. Its purpose is to make raw images more consistent and suitable for analysis by a computer vision model, which can improve recognition or classification accuracy. Deleting images, generating sound, or translating text is not the general purpose of preprocessing. Exam tip: Remember preprocessing as the set of steps performed before model input to improve an image’s quality and consistency.

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Question 2/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 3: Making Machines See (Computer Vision) Class 12 Level 10

चित्र वर्गीकरण में प्रशिक्षण के लिए वर्ग चिह्न क्यों जरूरी हैं?

Why are labels needed for training in image classification?

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Correct Answer

A. ताकि मॉडल सीख सके कि प्रत्येक चित्र किस वर्ग का हैSo the model can learn which class each image belongs to

Explanation

Simple Explanation

वर्ग चिह्न प्रशिक्षण चित्र का सही वर्ग, जैसे बिल्ली या कुत्ता, बताते हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण में मॉडल चित्र की विशेषताओं को उसके सही वर्ग से जोड़कर नए चित्रों का वर्गीकरण सीखता है। इसलिए विकल्प A सही है; अन्य विकल्प चित्र के आकार, कैमरे या चित्र की सामग्री में बदलाव से संबंधित हैं, लेबल के उद्देश्य से नहीं। परीक्षा-युक्ति: जिस प्रश्न में सही उत्तर पहले से दिए गए वर्गों से सीखने की बात हो, वहाँ labels पर्यवेक्षित शिक्षण का संकेत होते हैं। / A label gives the correct class of a training image, such as cat or dog. In supervised learning, the model connects visual features with these known classes and then uses that learning to classify new images. Therefore, option A is correct; the other options describe changes to image size, camera quality, or image content, not the purpose of labels. Exam tip: Labels are a key sign of supervised learning because they provide the expected answer during training.

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Question 3/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 3: Making Machines See (Computer Vision) Class 12 Level 10

वस्तु पहचान में सीमा डिब्बे का उपयोग क्यों किया जाता है?

Why are bounding boxes used in object detection?

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Correct Answer

A. चित्र में वस्तु का स्थान और विस्तार दिखाने के लिएTo show an object's location and extent in an image

Explanation

Simple Explanation

सीमा डिब्बा वस्तु के चारों ओर एक आयताकार क्षेत्र बनाता है, जिससे मॉडल वस्तु का स्थान और उसका अनुमानित विस्तार दिखा सकता है। केवल पूरे चित्र को एक वर्ग देना image classification है, object detection नहीं। परीक्षा में याद रखें: object detection सामान्यतः वस्तु का वर्ग और bounding box दोनों बताता है। / A bounding box is a rectangular region drawn around an object to indicate its location and approximate extent. Assigning one class to the whole image is image classification, not object detection. Exam tip: object detection generally provides both the object class and its bounding box.

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Question 4/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 3: Making Machines See (Computer Vision) Class 12 Level 10

चेहरा पहचान में गलत सकारात्मक का क्या अर्थ हो सकता है?

What can false positive mean in face recognition?

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Correct Answer

A. किसी गलत व्यक्ति को मिलान बता देनाMarking an incorrect person as a match

Explanation

Simple Explanation

गलत सकारात्मक तब होता है जब प्रणाली वास्तव में गलत व्यक्ति होने पर भी मिलान होने का परिणाम देती है। इसलिए विकल्प A सही है। विकल्प B सही सकारात्मक का उदाहरण है, जबकि विकल्प C गलत नकारात्मक का उदाहरण है। परीक्षा में याद रखें: false positive का अर्थ है—गलत स्थिति को सकारात्मक या ‘हाँ’ बताना। / A false positive occurs when the system reports a match even though the identified person is actually incorrect. Therefore, option A is correct. Option B describes a true positive, while option C describes a false negative. Exam tip: remember that a false positive means incorrectly reporting a positive result or “yes.”

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Question 5/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 3: Making Machines See (Computer Vision) Class 12 Level 10

कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित फसल निगरानी से क्या लाभ हो सकता है?

What benefit can artificial intelligence based crop monitoring provide in agriculture?

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Correct Answer

A. रोग या जल जरूरत का जल्दी संकेत मिल सकता हैEarly signals of disease or water need can be found

Explanation

Simple Explanation

फसल की तस्वीरों, ड्रोन या सेंसर से प्राप्त आँकड़ों का विश्लेषण करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता रोग, कीट-प्रकोप या पानी की कमी के शुरुआती संकेत पहचान सकती है। इससे किसान समय पर सिंचाई या उपचार का निर्णय ले सकता है। इसलिए विकल्प A सही है; अन्य विकल्प AI-आधारित निगरानी के लाभ नहीं बताते। परीक्षा-टिप: कृषि में AI के प्रमुख उपयोगों को समय पर निगरानी, संसाधनों के बेहतर उपयोग और समस्या की शीघ्र पहचान से जोड़ें। / By analysing data from crop images, drones, or sensors, artificial intelligence can identify early signs of disease, pest attack, or water shortage. This enables farmers to take timely decisions about irrigation or treatment. Therefore, option A is correct; the other options do not describe benefits of AI-based monitoring. Exam tip: Associate AI applications in agriculture with timely monitoring, efficient resource use, and early problem detection.

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Question 6/6 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 3: Making Machines See (Computer Vision) Class 12 Level 10

स्वचालित वाहन में सेंसर आंकड़े क्यों जरूरी हैं?

Why are sensor data important in autonomous vehicles?

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Correct Answer

A. परिवेश, वस्तुओं और दूरी को समझने के लिएTo understand the surroundings, objects, and distances

Explanation

Simple Explanation

स्वचालित वाहन सेंसरों से आसपास की वस्तुओं, उनकी दूरी और गति जैसी जानकारी प्राप्त करता है। इसी आंकड़े के आधार पर वाहन रास्ता चुनता, बाधाओं से बचता और सुरक्षित निर्णय लेता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि सेंसर वाहन को बिना जानकारी के नहीं चलाते। परीक्षा-युक्ति: सेंसर का मुख्य कार्य परिवेश को पहचानने के लिए डेटा एकत्र करना है। / An autonomous vehicle uses sensors to obtain information about nearby objects, their distances, and motion. It uses this data to select a path, avoid obstacles, and make safe decisions. Option B is incorrect because sensors do not enable the vehicle to operate without information. Exam tip: The primary role of sensors is to collect data about the vehicle’s surroundings.

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